Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête développeurs d'API sur la qualité de la documentation d'API en utilisant des techniques d'analyse de sondage par IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses à l'enquête
La façon dont vous analysez les réponses des développeurs d'API dépend fortement de la forme des données—qu'elles soient structurées, structurées avec des questions ouvertes, ou purement qualitatives.
Données quantitatives : Si votre enquête inclut des questions numériques ou basées sur des choix (« Comment évalueriez-vous notre documentation d'API de 1 à 10 ? »), des outils comme Excel ou Google Sheets facilitent la tabulation et la création de graphiques simples. Vous n'avez qu'à compter, faire des moyennes et visualiser les chiffres—pas besoin d'une analyse d'IA avancée ici.
Données qualitatives : Lorsque vous recueillez des commentaires ouverts (« Qu'est-ce qui a été le plus difficile à comprendre dans notre API ? »), les choses se compliquent. Lire des dizaines (voire des centaines) de réponses ouvertes et essayer de les résumer n'est pas seulement fastidieux—c'est aussi sujet à des biais personnels et des motifs inaperçus. C'est là que les outils d'IA brillent : ils extraient rapidement des motifs, des idées clés, des causes sous-jacentes et même des sentiments à partir de réponses longues d'une manière que l'analyse simple par feuille de calcul ne peut égaler.
Il existe deux approches pour les outils lors de la gestion des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire de type GPT pour l'analyse par IA
Vous pouvez copier les réponses qualitatives de votre enquête et les coller dans ChatGPT, puis discuter de ce que cela signifie.
Avantages : C'est flexible—vous pouvez expérimenter différents prompts pour révéler des idées, poser des questions de suivi ou approfondir des cas particuliers. Pour des petits jeux de données ou des analyses rapides, c'est un bon point de départ.
Inconvénients : Une fois que vous avez plus de réponses ou que vous voulez organiser les choses par questions spécifiques, choix, ou même par segment NPS, gérer tout cela dans ChatGPT devient laborieux. Il y a beaucoup de copier-coller et d'organisation manuelle, et il est difficile de garder le contexte clairement si vous voulez revenir plus tard ou collaborer avec des coéquipiers.
Un outil tout-en-un comme Specific
Specific est un outil d'enquête par IA conçu pour rendre les enquêtes conversationnelles, analysées par IA aussi transparentes que possible. Au lieu de jongler avec des exportations et des analyses manuelles, vous pouvez à la fois collecter des commentaires qualitatifs de développeurs d'API et avoir les résultats automatiquement analysés—sans feuilles de calcul ni catégorisation manuelle requises.
Lors de la collecte de données avec Specific, vous pouvez paramétrer l'enquête pour poser automatiquement des questions de suivi intelligentes, ce qui augmente la pertinence et la profondeur de chaque réponse. Si quelqu'un mentionne des points de douleur ambigus avec votre documentation d'API, l'IA pose des questions clarificatrices pour obtenir des exemples concrets. (Vous pouvez en lire plus dans notre guide des questions de suivi par IA.)
Pour l'analyse, Specific résume instantanément toutes les réponses, trouve les thèmes clés, regroupe les idées similaires et classe même les idées par fréquence—transformant les données brutes en idées exploitables en quelques secondes. Vous pouvez dialoguer directement avec l'IA sur les résultats de votre enquête comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec des fonctionnalités supplémentaires pour gérer le contexte, filtrer par public, ou approfondir les fils de discussion des questions individuelles. Découvrez comment fonctionne l'analyse des réponses aux enquêtes par IA ici.
Conclusion : Pour des questions ponctuelles et improvisées, votre chatbot IA préféré peut fonctionner. Mais si vous tenez à gérer, organiser, et approfondir véritablement les feedbacks des développeurs (surtout lorsque vous réalisez des enquêtes répétées ou de suivi sur la qualité de la documentation d'API), un outil conçu spécifiquement pour la création d'enquêtes, le suivi, et l'analyse des réponses (comme Specific) vaut la peine d'être examiné. Si vous souhaitez démarrer rapidement, consultez notre générateur d'enquête par IA.
Des prompts utiles pour analyser les enquêtes de développeurs d'API sur la qualité de la documentation d'API
Si vous souhaitez extraire de meilleures idées de vos enquêtes sur la qualité de la documentation d'API, vous obtiendrez davantage à la fois des outils GPT et Specific avec une stratégie de prompt consciente. Voici quelques prompts éprouvés à utiliser—essayez-les dans le chat d'analyse de Specific, ou utilisez-les ailleurs si vous préférez.
Prompt pour les idées principales : Ce prompt distille les commentaires longs et ouverts en une liste propre de thèmes principaux. Il fonctionne particulièrement bien pour regrouper les plaintes ou les demandes d'amélioration des développeurs.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Plus vous fournissez de contexte, meilleure sera la sortie. Essayez d'apporter un peu de contexte—quel type d'API, qui sont vos principaux utilisateurs, ou vos objectifs personnels. Voici un exemple de prompt :
Nous avons interrogé des consommateurs d'API internes et externes pour identifier ce qui les frustre à propos de notre documentation d'API. Notre objectif est d'améliorer la vitesse d'intégration dès la première fois et de réduire le nombre de tickets de support.
Une fois que vous avez des idées principales, approfondissez en demandant :
Parlez-moi de « codes d'erreur peu clairs ».
Prompt pour un sujet spécifique : Vérifiez rapidement si quelqu'un a mentionné un point de douleur ou une idée de fonctionnalité qui vous intéresse.
Quelqu'un a-t-il parlé d'exemples de code générés automatiquement ? Inclure des citations.
Prompt pour les personas : Regroupez les développeurs d'API en personas clés, résumant ce qui les différencie. (Utile pour le ciblage produit ou documentation.)
Sur la base des réponses au sondage, identifiez et décrivez une liste de personas distincts —similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et défis : Faites ressortir les problèmes principaux avec vos documents API —qu'est-ce qui bloque l'adoption ou la rétention de l'API ?
Analysez les réponses du sondage et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Vous pourriez également essayer des prompts pour les motivations, le sentiment, les suggestions directes ou l'identification des besoins non satisfaits—particulièrement utile sachant que 94 % des développeurs disent que la qualité de la documentation influe directement sur leur décision d'adopter ou de rester avec une API. [3]
Vous souhaitez un sondage prêt à l'emploi pour ce sujet ? Consultez notre article sur les meilleures questions à poser dans les enquêtes de documentation pour développeurs d'API.
Comment Specific analyse les réponses par type de question
Specific fournit des résumés structurés selon la manière dont la question originale a été posée :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé combiné qui extrait les motifs clés, plus un résumé de toutes les questions de suivi de l'IA et ce que ces réponses ont révélé.
Choix avec suivis : Chaque option d'une question à choix multiples est accompagnée de son propre résumé des réponses de suivi associées, vous voyez donc non seulement ce que les gens ont choisi, mais pourquoi.
NPS (Net Promoter Score) : Les commentaires sont analysés séparément pour les promoteurs, passifs et détracteurs, capturant très différents types de retours (enthousiasme, critiques légères, ou problèmes rédhibitoires). Ceci est crucial, puisque SmartBear a constaté que seulement 23 % des équipes évaluent leur propre documentation d'API comme « bonne », avec seulement 5 % disant qu'elle est « très bonne » [2]. Examiner le NPS par segment vous aide à repérer ce qui enchante par rapport à ce qui frustre.
Vous pouvez « manuellement » faire de même dans ChatGPT, mais cela nécessite beaucoup de copier-coller et de maintenir une discipline organisationnelle en explorant à travers les types de questions ou segments—quelque chose avec lequel la plupart des équipes luttent en pratique.
Pour créer un flux de travail personnalisé, ou si vous souhaitez éditer ou mettre à jour votre enquête au fur et à mesure, envisagez d'utiliser le éditeur d'enquête par IA pour ajuster facilement les questions.
Comment relever les défis liés aux limites de contexte de l'IA
La taille du contexte est un vrai problème avec les modéles GPT—si vous avez trop de réponses de développeurs d'API, elles ne tiendront pas toutes à la fois pour l'analyse (que ce soit dans ChatGPT ou sur toute plateforme IA). Specific propose deux solutions éprouvées pour cela :
Filtrage : Vous pouvez sélectionner les réponses à inclure dans votre analyse (comme, « Montrez-moi uniquement les réponses des développeurs qui ont noté nos docs en dessous de six »). De cette façon, vous obtenez un résumé centré uniquement sur ce sous-ensemble.
Rogne : Vous voulez seulement examiner des questions spécifiques (par exemple, « Qu'est-ce qui a rendu notre documentation confuse ? »)—isolez uniquement ces données pour que l'IA les traite, ce qui vous permet de rester dans la limite de contexte. Cela vous permet d'analyser même de grandes enquêtes avec des centaines de commentaires de développeurs avec précision.
N'oubliez pas, vous pouvez également affiner votre flux de travail d'enquête pour les développeurs d'API afin de minimiser le bruit et augmenter la pertinence des commentaires collectés.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des développeurs d'API
La collaboration entre les équipes produit, d'ingénierie, et de relations développeurs est cruciale lors de l'analyse de feedbacks complexes sur la documentation d'API—mais ce n'est pas souvent facile avec la plupart des outils.
Dans Specific, vous pouvez analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA. Cela rend beaucoup plus facile pour plusieurs personnes de poser leurs propres questions sur les données ou d'explorer des idées émergentes.
Plusieurs chats d'analyse sont supportés. Chaque conversation peut avoir ses propres filtres ou centre d'intérêt—laissez une personne s'attarder sur les points de douleur des développeurs externes, tandis qu'une autre explore les retours des équipes internes; tout est organisé et attribué.
Voir qui a dit quoi : Chaque fil de discussion dans l'interface utilisateur d'analyse affiche clairement qui a créé chaque conversation et montre l'avatar de l'expéditeur, rendant la collaboration entre les équipes transparente. C'est parfait pour les projets de documentation d'API qui englobent rédacteurs techniques, chefs de produit, et véritables développeurs en tant que parties prenantes.
Avec cette structure, l'analyse n'est pas une boîte noire—quiconque contribue à l'initiative de qualité de votre documentation d'API peut suivre, poser de nouvelles questions ou partager le chat avec d'autres. Pour voir comment cela fonctionne en pratique, consultez notre flux de travail d'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Créez dès maintenant votre enquête pour développeurs d'API sur la qualité de la documentation d'API
Lancez votre processus d'amélioration de la documentation—obtenez des idées exploitables en créant une enquête intelligente et conversationnelle avec le constructeur piloté par l'IA de Specific, puis analysez les réponses instantanément en équipe.
